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World File Search System材料加工
两党基础设施法：电池材料加工......
该项目的目标是在北卡罗来纳州金斯山建造一个新的商业规模的美国锂材料加工厂，该加工厂使用从该地锂矿可持续开采的锂辉石矿物。这项投资将使 Albemarle 能够通过设计为每天生产 1,150-1,200 吨（每年约 350,000 吨）5.5-6.0% Li 2 O 锂辉石精矿的工厂每天加工 8,000 吨（每年 270 万吨）锂辉石矿石。该工厂将为年产 50,000 公吨的转化工厂提供原料，生产电池级氢氧化锂，以支持国内制造锂离子电池，每年为 750,000 辆电动汽车提供动力。Albemarle 正在最终确定美国东南部氢氧化锂转化工厂的选址。
陶瓷行业的材料加工 - Eirich
陶瓷行业的合作伙伴 几十年来，Eirich 一直致力于为陶瓷行业提供原材料和坯体制备的顶级技术，这些技术以混合和精磨的基本操作为中心。我们的创新解决方案首先使陶瓷领域的许多进一步发展成为可能。制造高品质陶瓷产品所需的陶瓷坯体等级要求对所用原材料及其特性有广泛的了解。Eirich 从其在世界各地安装的无数材料加工系统中获得了这些知识，积累了针对不同坯体特性单独调整工艺并取得最佳效果所需的专业知识。Eirich 将自己视为客户在工艺链上的合作伙伴，从原材料交付到将成品陶瓷坯体转移到成型机。通过与客户联合优化工艺，Eirich 开发并提供包含所有必要单元和设备的解决方案，无论是用于新项目、改造、现代化还是扩展。
用于金属和材料加工的人工神经网络建模
1.人工神经网络 (ANN) 简介 2.神经网络中的学习、实施过程、预测和与实际结果的比较以及从数据库中提取知识。3.合金成分对钛合金 β 转变温度影响的建模。4.具有不同微观结构的 Ti-6Al-4V α-β 合金的热变形行为。5.中碳钢中成分-热处理-力学性能关系的建模。6.钢中马氏体开始温度的成分依赖性估计 7.通过人工神经网络模型分析 Inconel 高温合金在电火花加工过程中的可加工性 8.预测静电纺丝工艺参数与纳米纤维直径之间的关系 9.建模金属基复合材料的物理和机械性能 10.人工神经网络的预期未来、可用于建模的资源和开放数据源
材料加工研究所是一项研究和创新
研究组织名称：材料处理研究所关于：材料处理研究所是一个研究和创新中心，支持在高级材料，低碳能量，循环经济和数字技术的组织中为组织提供支持。该研究所提供了一系列基于研发的服务和咨询。科学家和工程师将其专业知识应用于进步，开发材料并改善产品和流程。专业知识扩展到实验和计算机建模，热力学，仪器和控制，材料显微镜，高温材料和化学分析以及数字技术集成。这是由利用最先进的设备，实验室，研讨会，演示，扩展和生产设施的项目团队提供的。位置：米德尔斯堡技术能力：高级材料组在许多材料和过程中提供专业建议；包括金属（亚属和非有点），眼镜，陶瓷和水泥（包括地球聚合物）。在深度材料知识中，数值建模和出色的表征设施支持了知识。材料加工研究所提供了一系列钢合金和商业融化服务。产品可作为高达6吨的铸币厂使用，包括用于诸如核，国防，海上，航空航天和工程的领域的专业应用。专业知识的主要领域是在英国米德尔斯堡的研究所生产设施中生产的半生产产品的融化，合金和铸造。可以提供完整的服务，包括下游处理。
利用数据和人工智能增强材料加工和性能
第三个千年工程正在应对材料科学和工程领域的新挑战。特别是，材料工程的进步，加上数据采集、处理和挖掘以及人工智能的进步，为设计新材料和新产品提供了新的思维方式。此外，这还催生了将原材料数据和加工与诱导特性和性能联系起来的新范式。一方面，这种联系可以完全基于数据驱动，即仅基于获得的实验数据从头开始创建模型，例如使用统计方法或高级机器学习方法。这类模型特别明显的优势是不需要先验地纳入任何简化或假设，并且可以实时预测，从而实现特定材料/工艺的所谓数字孪生。然而，这种方法通常面临一些普遍的挑战，例如需要（可能不必要地）庞大而全面的数据集，因为它们仅依赖于数据本身，并且只允许在调查/训练的数据空间内进行预测。应对预测材料中复杂的加工-结构-性能关系的挑战的另一种方法是通过数据和机器学习工具增强现有的基于物理的模型，即将基于物理的模型（通常称为虚拟孪生）与基于数据的模型结合起来，得到所谓的混合孪生 [1]。在这方面，基于物理的模型可能存在的偏差依赖于大量的简化和假设，可以通过基于数据驱动的方法修正模型来弥补，即结合两种模型的优点。本专题汇集了有关新颖的想法和概念的贡献，利用数据和人工智能解决了几个关键挑战： • 提出新的数据生成和数据挖掘技术； • 提出新的数据和数据驱动模型的可视化、分类、建模、提取知识、解释和认证技术； • 处理数据，当其他模型不存在、太复杂或太差而无法做出有价值的预测时，从头创建数据驱动模型； • 处理数据以增强现有的基于物理的模型，提高预测能力的质量，同时使数据更加智能。
材料加工，从理念到实践
摘要 黄建阳博士担任密歇根理工大学材料加工研究所所长二十余年，在他的职业生涯中，许多技术从创意发展为商业实践。本次研讨会反映了他在这方面的贡献。地球上金属等材料的循环涉及矿石勘探（地质）、采矿、矿物加工、冶金、制造和回收等步骤。每个步骤都是通过使用能源加工材料来实现的。根据工艺和能源输入的形式，通过空气、水和固体方式产生具有各种环境影响的产品和副产品。以最佳经济效益获得对环境影响最小的最高效工艺是不断推动技术进步的驱动力。材料、工艺和能源中的变量是促进技术进步理念发展的常见参数。黄博士在本科和研究生学习期间学习了地球科学、矿物学、特性、矿物加工和冶金学。采矿、材料和加工以及环境和经济学大部分是研究生时期自学的，部分原因是他想进行的项目的研究需求。了解材料、能源、环境和经济学所涉及的参数是系统方法的基础。思想的有效性及其转化为实践的潜力取决于系统的健全性。作者回顾了他的研究的几个案例来说明它们之间的关系。
在激光材料加工和定向能量沉积过程中使用高温计实时检测冷却速率
激光作为热源用于表面改性、焊接、熔覆、定向能量沉积 (DED) 等多种材料加工应用，由于其固有特性而广受欢迎，即易于产生高功率密度、快速加热和冷却速率 (10 3 –10 6 C/s)，同时将热影响区和变形降至最低。在这些应用中，DED 是一项相对较新的技术，由于其能够直接从 CAD 模型逐层沉积复杂组件，因此在世界范围内得到了广泛的研究。然而，该过程由于在积聚过程中的热积累而受到各向异性的影响，从而影响最终的微观结构、力学性能和几何完整性 [1]。已有多项研究报告了量化与峰值温度、熔池大小等有关的热积累，并控制工艺参数以实现均匀性。Song 和 Mazumder [2] 使用双色高温计开发了一种基于熔池温度的控制系统。根据温度变化调节激光功率，以改善表面和几何完整性。Ding 等人 [3] 通过感应和控制粉末流速和熔池尺寸，开发了一种机器人激光 DED 系统中的几何再现性实时反馈系统。
电流辅助烧结技术在先进材料加工中的应用
电场和磁场为无机材料的合成、加工和微观结构调整提供了额外的自由度。[1] 与传统烧结技术相比，电流辅助烧结 (ECAS) 技术因显着增强和加速了烧结动力学而具有极好的前景，在先进材料的加工中非常有前景。[2 – 7] 从 100 多年前的第一项专利开始，如今专利和文献中描述了 50 多种不同 ECAS 技术原理。[3] 通常，可通过以下方式实现高加热速率和低停留时间的短期烧结：1) 在导电工具中间接加热非导电粉末，通过焦耳效应加热并将热量传导给粉末； 2) 通过感应或热辐射间接加热非导电粉末，直至达到起始温度，此时电流开始流过样品，因此可以直接加热；3) 通过焦耳效应直接将能量耗散在样品内，直接加热导电粉末；4) 通过样品突然释放存储在电容器中的能量，超快速直接加热导电粉末。粉末和工具材料的电导率主要决定样品是直接加热还是间接加热。金属、合金和特殊陶瓷材料，如 TiC、TiN、Ti(C,N)、MAX 相（M = 过渡金属，A = A 组元素，X = C 或 N）、WC、TiB2 和 ZrB2，作为超高温陶瓷 (UHTC)，可以在场辅助烧结技术/放电等离子烧结 (FAST/SPS) 模式下直接加热，因为它们的电导率比通常用作工具材料的石墨的电导率高几个数量级。反之亦然，大多数氧化物（Al2O3、ZrO2、YSZ、MgO、CeO2、掺杂钆的二氧化铈 [GDC] 等）和其他陶瓷，如 BN、Si3N4、SiC 和 B4C，由于其低电导率，则间接加热。通过施加单轴压力可以进一步提高 ECAS 技术的效率，这还可以支持烧结动力学，从而能够降低烧结温度
